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基于载波相位差分的GPS/INS紧组合导航算法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景和意义第11-14页
        1.1.1 惯性导航系统第11-12页
        1.1.2 全球卫星导航系统第12-13页
        1.1.3 GPS/INS组合导航第13-14页
    1.2 国内外研究现状和发展概况第14-15页
    1.3 本文的主要研究工作和论文安排第15-16页
第二章 INS基础理论与导航算法第16-29页
    2.1 常用坐标系及其转换第16-19页
        2.1.1 坐标系的定义第16-17页
        2.1.2 坐标系之间的转换第17-19页
    2.2 捷联式惯导系统的机械编排第19-25页
        2.2.1 姿态算法第20-24页
        2.2.2 速度算法第24-25页
        2.2.3 位置算法第25页
    2.3 捷联式惯导系统的误差方程第25-29页
        2.3.1 姿态误差方程第26-27页
        2.3.2 速度误差方程第27页
        2.3.3 位置误差方程第27-28页
        2.3.4 传感器误差方程第28-29页
第三章 GPS观测模型与误差分析第29-38页
    3.1 GPS定位误差分析第29-32页
        3.1.1 卫星星历误差第29页
        3.1.2 卫星钟差第29-30页
        3.1.3 对流层延迟第30-31页
        3.1.4 电离层延迟第31-32页
        3.1.5 多路径效应第32页
        3.1.6 接收机钟差第32页
    3.2 GPS单点定位原理第32-33页
    3.3 GPS差分原理第33-35页
    3.4 LAMBDA方法固定整周模糊度第35-38页
第四章 GPS/INS组合导航数据处理第38-54页
    4.1 基于载波相位差分的GPS/INS松组合算法第38-40页
        4.1.1 GPS/INS松组合系统状态方程第38-40页
        4.1.2 GPS/INS松组合系统观测方程第40页
    4.2 基于载波相位差分的GPS/INS紧组合算法第40-45页
        4.2.1 GPS/INS紧组合系统状态方程第41-43页
        4.2.2 GPS/INS紧组合系统观测方程第43-45页
    4.3 GPS/INS紧组合导航系统的滤波算法第45-54页
        4.3.1 线性离散系统卡尔曼滤波第46-47页
        4.3.2 扩展卡尔曼滤波第47-49页
        4.3.3 基于归一化新息检测的自适应卡尔曼滤波算法第49-52页
        4.3.4 卡尔曼滤波参数调整第52-54页
第五章 GPS/INS紧组合实验结果及其分析第54-75页
    5.1 纯惯导解算第55-57页
    5.2 开阔环境下组合导航实验结果第57-65页
        5.2.0 GPS/INS紧组合解算结果第58-61页
        5.2.1 松组合和紧组合实验结果对比第61-63页
        5.2.2 BDS/INS紧组合解算结果第63-65页
    5.3 城市环境下的组合导航实验结果第65-75页
        5.3.1 GPS/INS紧组合解算结果第65-71页
        5.3.2 松组合和紧组合实验结果对比第71-73页
        5.3.3 BDS/INS紧组合解算结果第73-75页
第六章 总结与展望第75-77页
    6.1 总结第75-76页
    6.2 展望第76-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-82页

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